🧠 什么是DQN？

DQN（Deep Q-Network）是将Q学习与深度神经网络结合的强化学习算法，通过神经网络近似动作价值函数来解决复杂环境下的决策问题。

DQN_Algorithm

📚 核心概念

  1. 经验回放（Experience Replay）
    通过存储历史经验并随机抽取进行训练，打破数据相关性。

    Experience_Replay

  2. 目标网络（Target Network）
    用于稳定训练过程，与主网络定期同步参数。

    Target_Network

  3. 奖励机制
    �智能体通过最大化累积奖励学习最优策略。

    Reward_Mechanism

🛠 实现步骤

  1. 构建神经网络模型（如Dense层结构）
  2. 初始化经验回放缓冲区
  3. 训练循环中更新Q值估计
  4. 定期同步目标网络参数
  5. 评估模型性能

📌 代码示例（简化版）

import tensorflow as tf
# 定义DQN模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(state_size,)),
    tf.keras.layers.Dense(actions_size)
])
# 训练逻辑
while True:
    state = env.reset()
    total_reward = 0
    for _ in range(1000):
        action = model.predict(state)
        next_state, reward, done, _ = env.step(action)
        total_reward += reward
        # 存储经验并更新网络

🌐 扩展阅读

💡 图片关键词可根据内容动态生成，如需更多示例可访问图像资源库